企业财务报告舞弊检测方法的研究一直是财务管理领域的热点问题,目前的研究方法包括统计学、数据挖掘技术和模糊神经网络等。利用模糊粗糙集方法对财务指标进行约简并赋予权重,建立综合评价体系,进而构建企业财务报告舞弊检测模型,为解决财务报告舞弊问题提供新的思路。
基于模糊粗糙集的企业财务报告舞弊检测研究(2011年)
相关推荐
基于数据挖掘的会计舞弊检测研究综述(2011年)
综述了近年来关于基于数据挖掘的会计舞弊识别方面的文献,对比分析了不同数据挖掘技术和算法的分类器评价方法及其效果。研究结果为投资者、监管部门和审计师在舞弊识别中选择合适的数据和挖掘技术提供了参考。当前研究主要集中在反映舞弊三角综合数据的应用,表明比率数据在舞弊识别中的有效性优于账户数据。常见的算法包括统计检验、回归分析、神经网络、决策树、贝叶斯网络和堆栈变量法等。回归分析作为一种普遍应用的方法,而神经网络则在识别准确性方面表现突出。
数据挖掘
0
2024-08-08
研究报告-基于粗糙集的物流资源分类方法探讨
针对当前物流行业中资源优化与组织调度存在的实际问题,本研究以现有资源分类体系为基础,结合实际数据,提出基于粗糙集理论的物流资源分类方法。首先通过粗糙集理论对资源属性进行约简,随后应用数据挖掘技术基于属性重要度进行资源分类,最终得出了有效的资源分类规则,为物流资源整合提供理论支持。通过实例验证,证明了该分类方法的实用性和有效性。
数据挖掘
0
2024-10-14
Matlab开发基于紧致模糊模型的粗糙集与细糙集
Matlab开发:基于紧致模糊模型的粗糙集与细糙集,创建一种无需转换输入变量的易解释模型。
Matlab
2
2024-07-22
粗糙集理论的学术探索与研究
粗糙集理论是处理不确定、不完整、不一致知识的数学工具,由Z. Pawlak于1982年提出,解决现实世界中的不确定性问题。该理论在数据挖掘、机器学习等领域广泛应用。不可区分关系是其核心概念之一,用于描述对象间的相似性。信息系统(I = (U, A, V, F))定义了论域、属性集合和属性值域之间的关系。上下近似集则描述了集合的不确定边界。
数据挖掘
0
2024-08-29
基于粗糙集的供应链绩效改进决策研究
利用粗糙集理论构建供应链绩效改进决策模型,包括指标约简方法和指标权重计算模型。结合制造业案例,通过平衡记分卡指标体系约简,建立决策模型,确定客观权重,分析结果并提出绩效改进建议。
数据挖掘
4
2024-05-20
基于粗糙集的数据挖掘技术探索
基于粗糙集理论的数据挖掘方法正在被广泛研究和应用。这一方法不仅能够处理数据中的不确定性和不完整性,还能发现隐藏在数据背后的有价值信息。研究者们通过改进算法和优化模型,不断提升其在各个领域的应用效果和准确度。未来,随着技术的进步和理论的深入,基于粗糙集的数据挖掘技术有望在更广泛的领域展现其潜力。
数据挖掘
1
2024-08-03
基于粗糙集的条件信息熵权重方法
该方法利用粗糙集理论处理不确定信息,通过计算条件信息熵来量化属性重要性,进而确定权重。
算法与数据结构
2
2024-05-27
粗糙集属性约简调研
本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法,为大学生理解这一概念提供了指南。
数据挖掘
2
2024-04-30
基于粗糙集属性约简的图像隐藏信息检测新方法(2008)
统计分析方法是图像隐藏信息检测中常用的手段,相较于特定隐写分析,其更为灵活,能够快速适应新的或未知的隐写算法。为解决高维特征属性问题,采用粗糙集属性约简技术,有效降低数据规模。实验结果显示,该方法在不影响分类精度的情况下显著提升了检测速度。
统计分析
0
2024-08-30